与 Spring Cloud 可观测

微服务拆分后，单点 /actuator/prometheus 不够看全局。spring-cloud-essentials 的 sc-observability 讲应用侧 Micrometer；本课讲 多服务 + 网关 在 Prometheus/Grafana 上的呈现策略。

学习目标

• 为每个服务配置统一 application / env 标签
• 在 Grafana 按 service 维度看 RED（Rate、Errors、Duration）
• 理解 metrics 与 distributed tracing 的分工

核心内容

多 job 抓取

scrape_configs:
  - job_name: backend
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
      - targets: ["backend:8080"]
        labels: { service: backend, env: dev }

  - job_name: gateway
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
      - targets: ["gateway:8081"]
        labels: { service: gateway, env: dev }

PromQL 跨服务：

sum by (service) (rate(http_server_requests_seconds_count[5m]))

RED 方法

字母	含义	PromQL 思路
R	Rate	sum(rate(..._count[5m])) by (service)
E	Errors	5xx / total ratio
D	Duration	histogram_quantile on _bucket

网关 metrics 看 入口；backend 看 业务与 DB；两者 error rate 不一致时常指网关超时 vs 服务内部错误。

与 Tracing 配合

Metrics 发现「P99 升」；Jaeger 用同一 trace-id（sc-observability）看 Gateway → user-service → course-service 哪段慢。Logs 带 trace-id 完成三角定位。

Metrics:  发现 anomaly（Grafana 告警）
Traces:   定位 slow span
Logs:     读异常栈与业务参数

部署演进

阶段	监控方式
本机 ops lab	compose + static_configs
K8s dev	ServiceMonitor（prom-k8s）
生产 GitOps	Helm values 版本化（）